Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 14 No. 2, Desember 2022, hal. 161-174 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
Info Artikel : dikirim 26 Sept. 2022; direvisi 26 Des. 2022; diterima 27 Des. 2022.

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PENYELESAIAN TUGAS AKHIR MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA ANGKATAN 2015-2017

## UNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMAN

## Kanya Anggun Setya Kusuma Dewi
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman

## Jajang*
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman jajang@unsoed.ac.id
Agustini Tripena Br. Sb
Jurusan matematika, Universitas Jenderal Soedirman
ABSTRACT. According  to  the  Student  Status  data  of  FMIPA  UNSOED,    from  190 students  of  the  Mathematics  Department  2015-2017,  there  were  only  22  students  who graduated  no  more  than  4  years  (for  8  semesters).  This  study  aims  to  determine  the factors  that  influence  the  completion  of  the  final  project  of  the  2015-2017  UNSOED Mathematics Department students. This study uses primary data obtained by distributing questionnaires to students of the Department of Mathematics class 2015-2017 UNSOED and secondary data obtained from Bapendik FMIPA UNSOED. The method used in this research is factor analysis with 10 independent variables. The results showed that there were  3  factors  that  influenced  the  completion  of  the  final  project  of  the  2015-2017 UNSOED Mathematics Department students. The first factor is the student's persistence factor, the second is the supervisor's factor, and the third is the student's ability factor.
Keywords : factors of final project completion, mathematics department, factor analysis.
ABSTRAK. Menurut  data  Status  Kemahasiswaan  FMIPA  UNSOED,  dari  190 mahasiswa Jurusan Matematika angkatan 2015-2017 hanya terdapat 22 mahasiswa yang lulus  tidak  lebih  dari  4  tahun  (selama  ≤  8  semester).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyelesaian  tugas  akhir  mahasiswa Jurusan  Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED.  Penelitian  ini  menggunakan  data primer  yang  diperoleh  dengan  membagikan  kuesioner  kepada  mahasiswa  Jurusan Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED  dan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Bapendik FMIPA UNSOED. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis faktor  dengan  10  variabel bebas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat 3  faktor yang  mempengaruhi  penyelesaian  tugas  akhir  mahasiswa  Jurusan  Matematika  angkatan 2015-2017  UNSOED.  Faktor  pertama  yaitu  faktor  ketekunan  mahasiswa,  faktor  kedua yaitu faktor dosen pembimbing, dan faktor ketiga yaitu faktor kemampuan mahasiswa.
Kata Kunci : faktor-faktor penyelesaian tugas akhir, jurusan matematika, analisis faktor.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  bangsa  untuk  mewujudkan  SDM  yang berwawasan dan berkualitas yaitu dengan pendidikan. Dengan adanya pendidikan maka SDM di Indonesia akan mampu untuk bersaing menghadapi perkembangan zaman  yang  semakin  maju  (Pasaribu  dkk.,  2016).  Berorientasi  pada  tujuan pendidikan nasional  yaitu mencerdaskan kehidupan bangsa dan mengembangkan manusia  Indonesia  seutuhnya,  maka  setiap  Lembaga  Pendidikan  dituntut  untuk dapat  menjaga  kualitas  proses  pembelajaran  dan  meningkatkan  kualitas lulusannya.  Universitas  Jenderal  Soedirman  (UNSOED)  merupakan  salah  satu contoh  Lembaga  Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  yang  mewujudkan  tujuan pendidikan nasional.
Penyelesaian  tugas  akhir  pada  Jurusan  Matematika  UNSOED  seharusnya diselesaikan  paling  lama  12  bulan  atau  2  semester  (FMIPA,  2019),  namun kenyataannya  proses  penyelesaian  tugas  akhir  menjadi  suatu  tantangan  bagi mahasiswa.  Hal  tersebut  mengakibatkan  tingkat  keberhasilan  penyelesaian  tugas akhir  pada  mahasiswa  Jurusan  Matematika  UNSOED  angkatan  2015  sehingga lulus tidak lebih dari 4 tahun hanya sebesar 9,68%; angkatan 2016 sebesar 1,67%; dan  angkatan  2017  sebesar  22,06%.  Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  peneliti tertarik  untuk  meneliti  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  penyelesaian  tugas akhir menggunakan metode analisis faktor.
Analisis  faktor  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  riset pemasaran, manajemen dan ilmu sosial/kedokteran, serta untuk klasifikasi/pengelompokan  (Supranto,  2004).    Analisis  Faktor  dapat  digunakan untuk  mereduksi  variabel  yang  berdimensi  tinggi  ke  dalam  variabel  yang  lebih rendah  (Bryant  dan  Yarnold,  1995).    Analisis  Faktor  dapat  digunakan  seperti dalam analisis komponen utama, dimana p variabel asli dengan jumlah yang besar dapat  digantikan  dengan  q  variabel  yang  lebih  kecil  yang  merupakan  kombinasi linier dari variabel asli (Jolliffe, 2005).  Penerapa analisis Faktor banyak dijumpai dalam berbagai kasus, seperti dalam bidang kesehatan (Liu dkk, 2003), pemasaran (Stewart, 1981), dalam bidang psikologi (Morin dkk, 2020).  Analisis Faktor juga sudah  banyak  digunakan  dalam  penelitian  di  dunia  pendidikan,  beberapa
diantaranya  adalah  Pohlmann  (2004),  Mustafa  dkk  (2020),  dan  Harerimana  dan Mtshali,  N.  G.  (2020).    Contoh  analisis  faktor  yang  terkait  dengan  penelitian dalam paper ini adalah identifikasi  faktor  yang  mempengaruhi mahasiswa dalam memilih  Jurusan  Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam Negeri Alauddin Makassar (Elpira, 2014). Berdasarkan penelitian terdahulu yang telah  dilakukan  oleh  Hartanto  dan  Aisyah  (2016)  menyatakan  bahwa  motivasi lulus  tepat  waktu,  kemampuan  menulis  karya  tulis  ilmiah,  ketersediaan  sumber belajar,  kualitas  bimbingan  skripsi,  dan  lingkungan  teman  sebaya  berpengaruh positif terhadap penyelesaian skripsi baik secara parsial maupun secara bersama- sama.
Berdasarkan latar belakang penelitian, rumusan  masalah dalam penelitian tugas  akhir  ini  adalah  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  penyelesaian  tugas akhir  mahasiswa  Jurusan  Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED.  Tujuan penelitian ini adalah menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi penyelesaian tugas  akhir  mahasiswa  Jurusan  Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED. Manfaat  penelitian  ini  adalah  sebagai  referensi  tentang  penerapan  analisis  faktor dan sebagai referensi untuk meningkatkan jumlah mahasiswa Jurusan Matematika yang lulus tidak lebih dari 4 tahun.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Identifikasi Masalah dan Pengumpulan Data
Identifikasi  masalah  dimulai  dengan  studi  pustaka,  yaitu  menelaah sumber-sumber  pustaka  yang  relevan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang digunakan dalam penelitian. Penentuan variabel  dilakukan dengan menelaah hal- hal  apa  saja  yang  kemungkinan  mempengaruhi  penyelesaian  tugas  akhir mahasiswa  Jurusan  Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED.  Data  yang diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Status  Kemahasiswaan  FMIPA UNSOED  yang  diperoleh  dari  Bapendik  FMIPA  UNSOED  dan  data  kuesioner dari  sebagian  mahasiswa  Jurusan  Matematika  angkatan  2015-2017  UNSOED yang diperoleh dengan cara menyebarkan kuesioner secara online .

## 2.2. Metode Pengolahan Data
a. Sampling Acak Sederhana
Sampling  acak  sederhana  adalah  teknik  pengambilan  sampel  dari  suatu populasi  yang  dilakukan  secara  acak,  sehingga  setiap  kemungkinan  sampel mempunyai kesempatan  yang sama untuk  terpilih  (Supranto,  1992). Menurut Cochran  (1977),  rumus  untuk  menentukan  besarnya  sampel yaitu  sebagai berikut:
( ) . (1)
dengan n adalah ukuran sampel, z adalah nilai statistik normal baku, adalah taraf  signifikansi, d adalah margin  of  error , q adalah  peluang  sukses,  dan N adalah ukuran populasi.
b. Uji Validitas dan Reliabilitas
Menurut  Sugiyono  (2017),  uji  validitas  dilakukan  untuk  mengukur  apakah data  yang  telah  diperoleh  merupakan  data  yang  valid  atau  tidak.  Rumus menghitung  nilai  validitas  menggunakan  rumus  korelasi Pearson  Product Moment yaitu sebagai berikut:
∑ ∑ ∑
√*∑ ∑ +*∑
∑ +
(2)
Instrumen  yang  reliabel/konsisten  adalah  instrumen  yang  jika  digunakan beberapa  kali  untuk  mengukur  objek  yang  sama,  maka  akan  menghasilkan data  yang  sama  (Sugiyono,  2013).  Untuk  mencari  reliabilitas  instrumen dengan Cronbach’s Alpha yaitu sebagai berikut:
( ∑ ) (3)
c. Transformasi Data Skala Ordinal Menjadi Skala Interval
Transformasi  MSI  adalah  sebuah  metode  transformasi  data  skala  ordinal menjadi  data  skala  interval  dengan  mengubah  proporsi  kumulatif  setiap  nilai pada kategori menjadi nilai kurva normal bakunya. Tahapan perhitungan MSI menurut Ningsih dan Dukalang (2019) yaitu:
1) Menghitung frekuensi observasi untuk setiap kategori;
2) Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk setiap kategori;
3) Menghitung nilai (distribusi normal) dari proporsi kumulatif;
4) Menentukan  nilai  batas (nilai  fungsi  padat  probabilitas  pada  absis ) untuk setiap kategori, dengan rumus:
√ ., = 3,14159 dan = 2,71828; 5) Menghitung scale value (interval rata-rata) untuk setiap kategori;
.
6) Menghitung score (nilai  hasil  transformasi)  untuk  setiap  kategori  dengan persamaan :
| | .
d. Analisis Faktor Eksploratori
Tujuan  analisis  faktor  eksploratori  adalah  mengelompokan  variabel berdasarkan nilai korelasinya, sehingga terbentuk variabel baru dengan jumlah variabel  yang  lebih  sedikit  yang  disebut  dengan  faktor.  Model  persamaan analisis faktor eskploratori dalam notasi matriks yaitu sebagai berikut:
(4)
Dari persamaan (4) dapat diturunkan menjadi persamaan lain, yaitu:
(5)
Dalam  pembentukan  model  analisis  faktor  terdapat  beberapa  asumsi  yang digunakan  (Asra  dkk.,  2017).    Asumsi-asumsi  tersebut  adalah , , , ;  ( matriks diagonal),
Berdasarkan persamaan (5), dengan menggunakan asumsi ini maka
(6)
Secara  sederhana,  dapat  dinyatakan  bahwa  keragaman  nilai  data  awal  akan sama dengan nilai komunalitas faktor ditambah variansi galat, yaitu:
; (7)
Proses analisis faktor eksploratori adalah sebagai berikut:
1. Pembentukan Matriks Korelasi
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  EFA  adalah  membentuk  matriks korelasi. Matriks korelasi diperoleh dengan menghitung nilai korelasi antar variabel  menggunakan  rumus  korelasi  sederhana  seperti  pada  persamaan (2.1).  Jika  antar  variabel  memiliki  korelasi  yang  kuat  (antara  0,5 1) maka terdapat indikasi variabel tersebut akan terbentuk menjadi satu faktor yang  sama.  Jika  antar  variabel  memiliki  korelasi yang  lemah  (antara  0 0,5) maka terdapat indikasi variabel tersebut tidak terbentuk menjadi satu faktor yang sama (Supranto, 2004).
2. Pengujian Kelayakan Data
a. Keiser Meyers Oklin
Keiser Meyers Oklin (KMO) digunakan untuk mengetahui apakah data observasi  yang ada layak dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor atau  tidak.  Syarat  data  layak  digunakan  untuk  analisis  faktor  yaitu harus  memiliki  nilai  KMO  minimal  0,5.  Rumus  perhitungan  KMO yaitu:
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑

## b. Uji Bartlett
Uji Bartlett digunakan  untuk  menguji  apakah  matriks  korelasi  yang dihasilkan  adalah  matriks  identitas  atau  bukan,  dengan  matriks identitas  mengindikasikan  bahwa  diantara  variabel  tidak  terdapat korelasi (Nugroho, 2008). Rumus perhitungan uji Bartlett yaitu:
* +   | |
c. Measure Sampling Adequacy
Measure  Sampling  Adequacy (MSA)  digunakan  untuk  mengukur hubungan  korelasi  antar  variabel  yang  diteliti.  Variabel  yang  layak digunakan untuk  analisis faktor  yaitu harus memiliki  nilai MSA lebih besar dari 0,5.
d. Ekstraksi Faktor
Ekstraksi  faktor  adalah  proses  pembentukan  himpunan  faktor  sebagai transformasi  dari  variabel  awal  berdasarkan  hubungan  linier  terbaik. Ekstraksi  faktor  berfungsi  untuk  menafsirkan  parameter-parameter dalam analisis faktor. Ekstraksi faktor yang dilakukan didasarkan pada matriks variansi-kovariansi. Untuk menghitung variansi dan kovariansi berturut-turut menggunakan
∑ (∑ )
dan
∑ ( ∑ ) ( ∑ )
e. Rotasi Faktor
Faktor-faktor  yang  diperoleh  dari  proses  ekstraksi  faktor  terkadang masih  sulit  untuk  diinterpretasikan  secara  langsung,  sehingga  perlu dilakukan  rotasi  terhadap  matriks untuk  meningkatkan  daya interpretasi.  Rotasi  faktor  merupakan  suatu  proses  memutar  sumbu faktor  umum  dari  kedudukan  semula  menjadi  kedudukan  tertentu sehingga  setiap  variabel  awal  akan  mempunyai  korelasi  yang  tinggi dengan faktor tertentu saja, dan tidak dengan faktor lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perhitungan Jumlah Sampel
Perhitungan  jumlah  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus Cochran. Berdasarkan perhitungan, diperoleh minimal 86 sampel yang digunakan dalam penelitian.

## 3.2. Uji Validitas dan Reliabilitas
Nilai  validitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dihitung  dengan sampel sementara sebanyak 30 mahasiswa.
Tabel 1 Tabel Korelasi Pearson Uji Validitas Variabel Tanda Kesimpulan 1 0,680491 > 0,374 ditolak (valid) 2 0,728769 > 0,374 ditolak (valid) 3 0,428840 > 0,374 ditolak (valid) 4 0,793360 > 0,374 ditolak (valid) 5 0,584234 > 0,374 ditolak (valid) 6 0,454146 > 0,374 ditolak (valid) 7 0,624035 > 0,374 ditolak (valid) 8 0,401247 > 0,374 ditolak (valid) 9 0,608634 > 0,374 ditolak (valid) 10 0,495378 > 0,374 ditolak (valid)
Berdasarkan tabel korelasi Pearson Product Moment , untuk derajat bebas
dan =  5%,  nilai adalah  0,374.  Karena  nilai pada  Tabel  3.1  nilainya  semua  lebih  besar  dari  0,374  maka  semua  variabel valid.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  reliabilitas  dengan software NCSS diperoleh  nilai =  0,7545.  Karena  nilai  reliabilitas  lebih  besar  dari  0,374 maka instrumen atau kuesioner dalam penelitian ini reliabel.

## 3.3. Analisis Faktor Eksploratori
Sebelum  dilakukan  analisis  konfirmatori,  dilakukan  transformasi  data dengan  transformasi  MSI  menggunakan  software Microsoft  Excel .    Setelah diperoleh  data  hasil  transformasi,  maka  dibentuk  matriks  korelasi.  Matriks korelasi  diperoleh dengan cara menghitung nilai  korelasi antar variabel.    Setelah diperoleh  matriks  korelasi,  selanjutnya  dihitung  nilai  KMO.      Nilai  KMO  dapat digunakan untuk menilai kelayakan data. Hasil uji Kelayakan Data disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil SPSS KMO dan Bartlett's Test Nilai KMO Nilai Bartlett's Test of Sphericity 0,704 287,191
Tabel 3 Nilai Anti Image Correlation Variabel Nilai MSA Nilai Standar Minimum 0,698 0,5 0,766 0,5 0,804 0,5 0,782 0,5 0,788 0,5 0,598 0,5 0,598 0,5 0,510 0,5 0,555 0,5 0,604 0,5

## a. Keiser Meyers Oklin
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai KMO data penelitian ini sebesar 0,704.  Karena  nilai  KMO  lebih  dari  0,5  maka  variabel  pada  penelitian  ini layak  untuk  dilakukan  pengujian  selanjutnya.    Berdasarkan  Tabel  2  dapat dilihat  bahwa  nilai  uji Bartlett data  penelitian  ini  sebesar  287,191. Berdasarkan  Tabel Chi  Square diperoleh  nilai = = 61,656233. Karena  diperoleh hasil > maka  terdapat  korelasi
antar variabelnya, sehingga dapat dilakukan pengujian selanjutnya.
b. Measure of Sampling Adequacy
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  nilai  MSA  dari  10  variabel  lebih besar dari 0,5. Dengan demikian, semua variabel dapat dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor.

## Ekstraksi Faktor dan Rotasi Faktor
Tabel 4 Hasil NCSS Nilai Eigen dan Nilai Persentase Variansi Variabel Eigen Value Individual Percent Cumulative Percent 2,877090 28,77 28,77 1,890735 18,91 47,68 1,435454 14,35 62,03 0,973930 9,74 71,77 0,880534 8,81 80,58 0,602091 6,02 86,60 0,528188 5,28 91,88 0,362536 3,63 95,51 0,249880 2,50 98,00 0,199561 2,00 100,00
Tabel 5 Hasil NCSS Nilai Faktor Loading dan Nilai Komunalitas Variabel Faktor-faktor Komunalitas Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 0,506224 -0,149509 -0,190331 0,314841 0,853762 -0,152605 0,212498 0,797353 0,587262 -0,074326 0,106703 0,361787 0,772347 -0,351108 0,167299 0,747785 0,792650 -0,075424 0,058433 0,637397 0,096737 -0,909994 -0,019408 0,837823 0,211245 -0,903792 -0,030840 0,862416 -0,044380 -0114049 0,830427 0,704586 0,148512 0,170977 0,748265 0,611190 0,494185 0,153086 -0,245858 0,328101
Berdasarkan  Tabel  4  terdapat  3  faktor  yang  terbentuk  dari  10  variabel awal.  Analisis  data  memberikan  sekitar  62,03%  variansi  dari  variabel  awal  yang dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang  terbentuk.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa peran faktor dalam mewakili variabel awalnya cukup memadai.
Penentuan  variabel  yang  membentuk  faktor  dapat  dilakukan  dengan memilih variabel  yang memiliki nilai faktor loading terbesar tanpa harus melihat nilai positif (+) atau negatif (-).
Berdasarkan  Tabel  5,  terdapat  3  faktor  yang  terbentuk  dari  10  variabel awal, yaitu sebagai berikut:
a. Faktor  1,  diberi  nama  faktor  ketekunan  mahasiswa.  Variabel  yang  mewakili terdiri dari variabel keinginan tinggi lulus tidak lebih dari 4 tahun, =rajin dan  tekun, persiapan  dilakukan  jauh  hari, =disiplin  bimbingan, memiliki target, dan faktor ekonomi mahasiswa.
b. Faktor  2,  diberi  nama  faktor  dosen  pembimbing.  Variabel  yang  mewakili terdiri  dari  variabel dosen  pembimbing  menjawab  kesulitan  mahasiswa dan variabel dosen pembimbing memberikan motivasi.
c. Faktor 3, diberi nama faktor kemampuan mahasiswa. Variabel yang mewakili terdiri dari variabel kualitas topik tugas akhir dan variabel kemampuan akademik mahasiswa.
Nilai  komunalitas  yaitu  nilai  seberapa  besar  faktor  yang  telah  terbentuk dapat  menjelaskan  variansi  dari  variabel  awalnya.  Nilai  komunalitas  untuk variabel 0,314841,  artinya  faktor-faktor  yang  telah  terbentuk  dapat menjelaskan  variansi  dari  variabel sebesar  31,5%  sehingga  nilai  ini  cukup kecil, kurang dari 50%.  Variabel  lainnya  yang nilai  komunalitasnya kurang dari 50%  adalah  variabel ( 36,18%) dan (32,81%).    Nilai  komunalitas  untuk yaitu dosen pembimbing menjawab kesulitan mahasiswa dan variabel yaitu dosen  pembimbing  memberikan  motivasi.mempunyai  nilai  komunalitas  yang tinggi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  telah  ditemukan  bahwa  dari hasil  analisis  faktor  dari  10  variabel  terbentuk,  terdapat  3  faktor  yang mempengaruhi penyelesaian tugas akhir mahasiswa Jurusan Matematika angkatan 2015-2017  UNSOED,  yaitu  factor  ketekunan  mahasiswa,  Faktor  dosen pembimbing, dan Faktor kemampuan mahasiswa.
Faktor  ketekunan  mahasiswa  terdiri  dari  keinginan  tinggi  lulus  tidak  lebih dari 4 tahun ( ), rajin dan tekun ( ), persiapan dilakukan jauh hari ( ), disiplin bimbingan  ( ),  memiliki  target  ( ),  dan  faktor  ekonomi  mahasiswa  ( ).
Faktor  dosen  pembimbing  mencakup  variabel  dosen  pembimbing  menjawab kesulitan  mahasiswa  dan  variabel  ( )  dosen  pembimbing  memberikan  motivasi ( ).  Faktor  kemampuan  mahasiswa  yang  mencakup  kualitas  topik  tugas  akhir ( ) dan kemampuan akademik mahasiswa ( ).
Dua  hal  yang  perlu  mendapat  perhatian  adalah  variabel yaitu  dosen pembimbing  menjawab  kesulitan  mahasiswa  dan  variabel yaitu  dosen pembimbing  memberikan  motivasi.dimana  kedua  variabel  ini  mempunyai  nilai komunalitas yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Asra,  A.,  Utomo,  A.  P.,  Asikin,  M.,  dan  Pusponegoro,  N.  H., Analisis Multivariabel: Suatu Pengantar , IN MEDIA, Bogor, 2017.
Bryant, F. B. dan Yarnold, P. R., Principal-components analysis and exploratory and confirmatory factor analysis, APA PsycNet, 1995,
Cochran, W. G., Sampling Techniques , 3rd ed., John Wiley and Sons, New York, 1997.
Elpira,  F., Penerapan  Analisis  Faktor  untuk  Menentukan  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Mahasiswa  dalam  Memilih  Jurusan  Matematika  Fakultas Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Alauddin  Makassar , Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2014.
FMIPA, Panduan  Tugas  Akhir  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam , FMIPA Universitas Jenderal Soedirman, Purwokerto, 2019.. Harerimana, A. dan Mtshali, N. G., Using Exploratory and Confirmatory Factor Analysis  to  understand  the  Role  of  Technology  in  Nursing  Education , Nurse Education Today, 92 (2020), 104490.
Hartanto, U. dan Aisyah, M. N., Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyelesaian Skripsi  Mahasiswa  Pendidikan  Akuntansi  UNY ,  Jurnal  Pendidikan Akuntansi Indonesia, 14 (1)  (2016), 64–73.
Jolliffe,  I., Principal  Component  Analysis ,  Encyclopedia  of  Statistics  in Behavioral Science, 2005.
Liu,  C.  W.,  Lin,  K.  H.,  dan  Kuo,  Y.  M., Application  of  Factor  Analysis  in  The Assessment  of  Groundwater  Quality  in  A  Blackfoot  Disease  Area  in Taiwan , Science of the Total Environment, 313 (1-3) (2003), 77-89.
Morin,  A.  J.,  Myers,  N.  D.,  dan  Lee,  S., Modern  Factor  Analytic  Techniques: Bifactor Models, Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM), and Bifactor-ESEM , Handbook of sport psychology, 2020, 1044-1073.
Mustafa,  M.  B.,  Nordin,  M.  B.,  dan  Razzaq,  A.  B.  A., Structural  Equation Modelling  Using  AMOS:  Confirmatory  Factor  Analysis  for  Taskload  of Special  Education  Integration  Program  Teachers ,  Univers.  J.  Educ.  Res,
8 (1) (2020), 127-133.
Ningsih, S. dan Dukalang, H., Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analisis Regresi  Linier  Berganda ,  Jambura  Journal  of  Mathematics, 1 (1)  (2019), 43–53.
Nugroho, S., Statistika Mutivariat Terapan , UNIB Press, 2008.
Pasaribu, M. X. N., Harlin, dan Syofii, I., A nalisis Kesulitan Penyelesaian Tugas Akhir  Skripsi  pada  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Mesin Universitas Sriwajaya , Jurnal Pendidikan Teknik Mesin, 3 (1) (2016), 24– 28.
Pohlmann,  J.  T., Use  and  Interpretation  of  Factor  Analysis  in  The  Journal  of Educational  Research:  1992-2002 ,  The  Journal  of  Educational  research, 98 (1) (2004), 14-23.
Stewart,  D.  W., The  Application  and  Misapplication  of  Factor  Analysis  in Marketing Research , Journal of marketing research, 18 (1) (1981), 51-62. Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D ,  ALFABETA, Bandung, 2013.
Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D ,  ALFABETA, Bandung, 2017.
Supranto,  J., Teknik  Sampling  untuk  Survei  dan  Eksperimen ,  PT.  Rineka  Cipta, Jakarta, 1992.
Supranto, J., Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi , PT. Rineka Cipta, Jakarta, 2004.